PYTHON线程知识再研习D---可重入锁

不多解释,预防普通锁不正规的获取与释放

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        global num
        time.sleep(1)

        if mutex.acquire(1):
            num += 1
            msg = self.name + ' set num to ' + str(num)
            print msg
            mutex.acquire()
            mutex.release()
            mutex.release()

num = 0
mutex = threading.RLock()
def test():
    for i in range(5):
        t = MyThread()
        t.start()
    t.join()
    print 'ALL DONE'

if __name__ == '__main__':
    test()

 

时间: 2024-09-19 20:29:51

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PYTHON线程知识再研习A

前段时间看完LINUX的线程,同步,信息号之类的知识之后,再在理解PYTHON线程感觉又不一样了. 作一些测试吧. thread:模块提供了基本的线程和锁的支持 threading:提供了更高级别,功能更强的线程管理的功能 Queue:允许用户创建一个可以用于多个线程之间共享数据的队列数据结构 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import thread from time import sleep, ctime loops = [4,2

PYTHON线程知识再研习F---队列同步Queue

让我们考虑更复杂的一种场景:产品是各不相同的.这时只记录一个数量就不够了,还需要记录每个产品的细节.很容易想到需要用一个容器将这些产品记录下来. Python的Queue模块中提供了同步的.线程安全的队列类,包括FIFO(先入先出)队列Queue,LIFO(后入先出)队列 LifoQueue,和优先级队列PriorityQueue.这些队列都实现了锁原语,能够在多线程中直接使用.可以使用队列来实现线程间的同步.   #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-

PYTHON线程知识再研习E---条件变量同步Condition

Python提供的Condition对象提供了对复杂线程同步问题的支持.Condition被称为条件变量,除了提供与Lock类似的 acquire和release方法外,还提供了wait和notify方法.线程首先acquire一个条件变量,然后判断一些条件.如果条件不满足则 wait:如果条件满足,进行一些处理改变条件后,通过notify方法通知其他线程,其他处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件.不断的重复 这一过程,从而解决复杂的同步问题. 可以认为Condition对象维护了一个

PYTHON线程知识再研习C---线程互斥锁

结合例子,就很好理解了. 就是不要让共享变量被各个线程无序执行,导致结果不可预期 threading模块中定义了Lock类,可以方便的处理锁定: #创建锁mutex = threading.Lock()#锁定mutex.acquire([timeout])#释放mutex.release() 其中,锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout.如果设定了timeout,则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁,从而可以进行一些其他的处理. #!/usr/bin/env pyt

PYTHON线程知识再研习G--线程间通信Event

很多时候,线程之间会有互相通信的需要.常见的情形是次要线程为主要线程执行特定的任务,在执行过程中需要不断报告执行的进度情况.前面的条件变量同步已经涉及到了线程间的通信(threading.Condition的notify方法).更通用的方式是使用threading.Event对象. threading.Event 可以使一个线程等待其他线程的通知.其内置了一个标志,初始值为False.线程通过wait()方法进入等待状态,直到另一个线程调用set()方法将 内置标志设置为True时,Event通

PYTHON线程知识再研习B

使用threading.Thread模块,也有两种使用方法,可以用类,也可以在实例化对象中传入函数或类实例.   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-   from threading import Thread import time

python中threading之死锁和可重入锁

一.死锁 简单来说,死锁是一个资源被多次调用,而多次调用方都未能释放该资源就会造成死锁,这里结合例子说明下两种常见的死锁情况. 1.迭代死锁 该情况是一个线程"迭代"请求同一个资源,直接就会造成死锁: import threading import time class MyThread(threading.Thread):     def run(self):         global num         time.sleep(1)         if mutex.acqu

Python多线程编程(六):可重入锁RLock_python

考虑这种情况:如果一个线程遇到锁嵌套的情况该怎么办,这个嵌套是指当我一个线程在获取临界资源时,又需要再次获取. 根据这种情况,代码如下: 复制代码 代码如下: ''' Created on 2012-9-8   @author: walfred @module: thread.ThreadTest6 '''    import threading  import time    counter = 0  mutex = threading.Lock()    class MyThread(thr

银行取款[多线程]{使用重入锁Lock接口ReentrantLock锁确保线程同步}

经典例子:老婆(朱丽叶)老公(罗密欧),使用银行卡和存折,或者网银等,同时对同一账户操作的安全问题.  此处用多线程实现,同时取款的模拟实现,使用使用Lock接口ReentrantLock锁确保线程同步,查看取款安全隐患问题,代码如下: -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------